Verdenen av 3D-grafikk har vært vitne til en bemerkelsesverdig utvikling, spesielt innenfor teknikkene som brukes for å gjengi komplekse scener. Denne artikkelen dykker ned i detaljene rundt tre sentrale teknologier som har formet landskapet: NeRF (Neural Radiance Fields), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering), Gaussian Splatting og TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering). Hver av disse representerer et sprang fremover i vår søken etter å skape stadig mer realistiske virtuelle verdener.
Neural Radiance Fields (NeRF)
NeRF dukket opp som en banebrytende tilnærming, som transformerte en samling 2D-bilder til en navigerbar 3D-scene. Den bruker et nevralt nettverk for å lære en scenes høyoppløselige 3D-representasjon, noe som muliggjør gjengivelse av bilder fra forskjellige synsvinkler med forbløffende detaljer og fotorealisme. Teknologien har funnet anvendelse innenfor ulike områder, fra virtuell virkelighet til autonom navigasjon.
Instant NeRF: Neste steg
En bemerkelsesverdig videreutvikling av NeRF-teknologien er Instant NeRF. Utviklet av NVIDIA, fremskynder den prosessen betydelig, og trener på noen titalls bilder på sekunder og gjengir 3D-scenen på millisekunder. Denne raske gjengivelsesevnen åpner for nye muligheter for sanntidsapplikasjoner og kan revolusjonere 3D-innholdsproduksjon.
ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering
ADOP, som står for Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering, er en punktbasert, differensierbar nevral gjengivelsespipeline introdusert av Darius Rückert, Linus Franke og Marc Stamminger. Dette systemet er designet for å ta kalibrerte kamerabilder og en proxy-geometri av scenen, typisk en punktsky, som input. Punktskyen blir deretter rastrert med lærte funksjonsvektorer som farger, og et dypt nevralt nettverk brukes for å fylle ut hullene og skyggelegge hver utdatapiksel.
Rasterizeren i ADOP gjengir punkter som enpiksel-splatter, noe som ikke bare er veldig raskt, men også muliggjør effektiv beregning av gradienter med hensyn til alle relevante inputparametere. Dette gjør det spesielt egnet for applikasjoner som krever sanntids gjengivelseshastigheter, selv for modeller med godt over 100 millioner punkter.
Videre inkluderer ADOP en fullt differensierbar fysikkbasert fotometrisk kameramodell, som omfatter eksponering, hvitbalanse og en kameraresponsfunksjon. Ved å følge prinsippene for invers gjengivelse, forbedrer ADOP sin input for å minimere inkonsistenser og optimalisere kvaliteten på utdataene. Dette inkluderer optimalisering av strukturelle parametere som kameraposisjon, linseforvrengninger, punktposisjoner og funksjoner, samt fotometriske parametere som kameraresponsfunksjon, vignettering og eksponering og hvitbalanse per bilde.
På grunn av sin evne til å håndtere inndatabilder med varierende eksponering og hvitbalanse på en smidig måte, og sin evne til å generere output med høyt dynamisk område, representerer ADOP et betydelig fremskritt innen nevral gjengivelse. Hvis du er interessert i datagrafikk, spesielt alternativer til Gaussian splatting, kan ADOPs tilnærming til punkt-rasterisering og scene-forbedring være svært relevant for ditt arbeid eller forskning.
Gaussian Splatting
Når vi beveger oss over til tradisjonelle metoder, står Gaussian Splatting som en utprøvd teknikk for volumgjengivelse og punktbasert grafikk. Den projiserer 3D-data på et 2D-plan ved hjelp av Gaussiske fordelinger, og skaper jevne overganger og gjengir volumbaserte data som medisinske skanninger med imponerende klarhet.
Nylige utviklinger
Nylige fremskritt har introdusert 3D Gaussian Splatting (3DGS), som akselererer gjengivelseshastighetene og gir en eksplisitt representasjon av scener. Dette tilrettelegger for dynamisk rekonstruksjon og redigeringsoppgaver, og flytter grensene for hva som kan oppnås med tradisjonelle splatting-metoder.
TRIPS: Grensen for sanntidsgjengivelse
TRIPS representerer det fremste innen feltet, og kombinerer styrkene til Gaussian Splatting og ADOP (Adaptive Density Point Clouds). Den rasteriserer punkter til en skjermroms-bildepyramide, noe som muliggjør gjengivelse av store punkter med en enkelt trilineær skriveoperasjon. Et lett nevralt nettverk rekonstruerer deretter et detaljert, hullfritt bilde.
Hvorfor TRIPS skiller seg ut
- Sanntidsytelse: TRIPS opprettholder en bildefrekvens på 60 FPS på standard maskinvare, noe som gjør den egnet for sanntidsapplikasjoner.
- Differensierbar gjengivelsespipeline: Pipelineens differensierbarhet betyr at punktstørrelser og posisjoner kan optimaliseres automatisk, noe som forbedrer kvaliteten på den gjengitte scenen.
- Kvalitet i krevende scenarier: TRIPS utmerker seg i gjengivelse av kompleks geometri og omfattende landskap, og gir bedre temporal stabilitet og detaljer enn tidligere metoder.
TRIPS Pipeline
TRIPS Ressurser
Avslutning
Reisen fra NeRF til TRIPS innkapsler den raske utviklingen innen 3D-scenegjengivelse. Etter hvert som vi beveger oss mot mer effektive og høyoppløselige metoder, blir potensialet for å skape oppslukende virtuelle opplevelser stadig mer håndgripelig. Disse teknologiene flytter ikke bare grensene innen grafikk, men baner også vei for innovasjoner i ulike bransjer, fra underholdning til byplanlegging.
For de som ønsker å fordype seg mer i disse teknologiene, finnes det et vell av ressurser tilgjengelig, inkludert omfattende oversikter og plattformer med åpen kildekode som legger til rette for utviklingen av NeRF-prosjekter. Fremtiden for 3D-gjengivelse er lys, og det er teknologier som NeRF, Gaussian Splatting og TRIPS som vil lyse opp veien fremover.